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刘明宇;
哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院;
黑龙江;
哈尔滨;
150080;
人工神经网络; 隐马尔科夫模型; 误差反向传播算法; Viterbi算法;
机译:用于自动语音识别的混合ANN / HMM模型的调查
机译:遗传算法作为参数估计和寻找Hmms和Hmm / ann混合模型的隐马尔可夫链状态最可能序列的替代方法
机译:数据平衡可有效训练混合ANN / HMM自动语音识别系统
机译:改进的混合ANN / HMM模型在语音识别中的应用
机译:HMM-ANN混合结构的开发和优化,可用于语音信号的鲁棒识别
机译:混合ANN-GA模型在双变量二元反应预测中的应用:在心肌梗死患者心脏传导阻滞和死亡的联合预测中的应用
机译:基于HMM和BP神经网络的改进混合模型在语音识别中的应用。
机译:在绑定混合Hmm连续语音识别中的识别时间说话者自适应
机译:使用加权HMM进行判别学习的并行模型组合HMM在线背景噪声自适应用于嘈杂语音识别
机译:隐马尔可夫模型(HMM)语音识别系统中的语音识别
机译:语音识别,尤其是基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别
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